sklearn分类模型第15页

四、Django模型

ModelModel(模型)简而言之即数据模型，是一个Django应用的核心。模型不是数据本身（比如数据表里的数据),而是抽象的描述数据的构成和逻辑关系。

DAIHAO丶·2024-09-09 17:49

德克萨斯大学奥斯汀分校自然语言处理硕士课程汉化版(第十一周) - 自然语言处理扩展研究

自然语言处理扩展研究1.多语言研究2.语言锚定3.伦理问题1.多语言研究多语言(Multilinguality)是NLP的一个重要研究方向，旨在开发能够处理多种语言的模型和算法。

Encarta1993·2024-09-09 16:44

YOLOv8改进 | 检测头篇 | YOLOv8引入DynamicHead检测头

1.DynamicHead描述1.1摘要：在目标检测中，定位和分类相结合的复杂性导致了各种方法的蓬勃发展。以往的工作试图提高各种目标检测头的性能，但未能呈现出统一的观点。

小李学AI·2024-09-09 16:14

2023-07-12

模型：xxmix9realistic_v30LoRA：,,,室内、起居室、咖啡杯等构建环境氛围效果图1(SFW:2),HDR,UHD,8K,bestquality,masterpiece,Highlydetailed

大法师的输出·2024-09-09 16:22

【Tools】Prompt Engineering简介

摇来摇去摇碎点点的金黄伸手牵来一片梦的霞光南方的小巷推开多情的门窗年轻和我们歌唱摇来摇去摇着温柔的阳光轻轻托起一件梦的衣裳古老的都市每天都改变模样方芳《摇太阳》大模型中的PromptEngineering

音乐学家方大刚·2024-09-09 16:13

The Prompt Report 2

ASystematicSurveyofPromptingTechniques》主要内容CorePromptingTechniquesTextbasedTechniques：PRISMA流程，58中基于文本的提示技术，提示语术语分类表

baby_hua·2024-09-09 16:41

垂类大模型：领域专家参与的重要性

早期的AI模型专注于处理和分析任务，如图像识别、语音识别和情感分析。这些模型通常是在大型数据集上训练的，标注任务多可以由具有一般技能的人类执行，早期模型中的缺陷可以被标注员轻松识别和纠正。

澳鹏Appen·2024-09-09 15:39

【Linux与嵌入式系统】第一讲嵌入式系统基础

第一讲嵌入式系统基础文章目录第一讲嵌入式系统基础1.绪论1.1背景+概念+特点1.1.1背景/时代特色1.1.2嵌入式系统的概念1.1.3嵌入式系统描述1.1.4嵌入式系统的特点1.1.5嵌入式系统的分类

Ausgelebt·2024-09-09 15:39

机器学习案例-决策树实现鸢尾花分类

机器学习案例-决策树实现鸢尾花分类目录机器学习案例-决策树实现鸢尾花分类1.选题目的和意义2.主要研究内容2.1决策树算法分类（区别于树的结构和构造算法）2.2决策树算法详解2.3决策树的应用3.算法设计

Ausgelebt·2024-09-09 15:08

【论文速读】| SEAS：大语言模型的自进化对抗性安全优化

基本信息原文作者:MuxiDiao,RumeiLi,ShiyangLiu,GuogangLiao,JingangWang,XunliangCai,WeiranXu作者单位:北京邮电大学,美团关键词:大语言模型

云起无垠·2024-09-09 15:06

科研绘图系列：R语言柱状图分布（histogram plot）

柱状图非常适合于展示分类数据的分布和比较。柱状图的特点：直观比较：柱状图可以直观地展示不同类别之间的数值比较，易于理解。分类展示：数据按照类别或组别进行分组展示，每个类别用

生信学习者1·2024-09-09 15:06

如何用RoBERTa高效提取事件文本结构特征：多层次上下文建模与特征融合

RoBERTa作为一种预训练语言模型，可以很好地捕捉输入文本的上下文和依赖关系。具体步骤如下：1.文本预处理在提取事件文本的结构特征之前，需要对文本进行适当的预处理。

大多_C·2024-09-09 15:05

揭秘GLM-130B爆火秘诀：颠覆性自回归填空和二维位置编码的训练黑科技

GLM（通用语言模型）的训练过程确实复杂，尤其是涉及到其独特的预训练目标和架构调整。让我来详细解释一下GLM的训练过程。

大多_C·2024-09-09 15:34

探索数据变换：Transform在数据分析中的重要性

在数据分析和机器学习领域，数据变换（Transform）是一个至关重要的步骤，它直接影响到模型的性能和结果的准确性。本文将深入探讨数据变换的概念、方法以及它在现代数据分析中的应用。

Lill_bin·2024-09-09 15:32

时间序列分析技巧（二）：ARIMA模型建模步骤总结

个人介绍:研一｜统计学｜干货分享擅长Python、Matlab、R等主流编程软件累计十余项国家级比赛奖项，参与研究经费10w、40w级横向文章目录1目的2ARIMA模型建模流程图解

小墨&晓末·2024-09-09 14:00

【Python之Streamlit】第1章：Streamlit简介

借助Streamlit，您可以使用简单的Python代码即可创建交互式数据可视化、机器学习模型演示和可部署的仪表板。1.2Streamlit的主要特点无代码界面：无需编写HT

civilpy·2024-09-09 14:58

论文翻译：arxiv-2024 Data Contamination Quiz: A Tool to Detect and Estimate Contamination in Large

ATooltoDetectandEstimateContaminationinLargeLanguageModelshttps://arxiv.org/abs/2311.06233数据污染测验：一种检测和估计大型语言模型中污染的工具文章目录数据污染测验

CSPhD-winston-杨帆·2024-09-09 14:28

《从抑郁孕妈2年到月入10万做对的三件事》分享收获

·时间规划（事情分类+做事节奏

61b889b2dcc8·2024-09-09 14:51

网络安全最新SARIMA季节项时间序列分析流程+python代码

文章目录数据流程流程分割1画图2季节项和周期项的去除3平稳性检验4白噪声检验5模型拟合6模型定阶AIC/BIC准则7检查残差是否通过检验7.1若通过检验7.2若未通过检验8模型的预测9模型的评价画图均方差等总的代码参考数据数据网站

2401_84301389·2024-09-09 14:27

torch.nn中的22种loss函数简述

2.NLLLoss(负对数似然损失)首先找到每个样本模型预测的概率分布中对应于真实标签的那个值，然后取这个值的负数，最后对所有样本的损失取平均。

01_6·2024-09-09 14:25

两种常用损失函数：nn.CrossEntropyLoss 与 nn.TripletMarginLoss

两种用于模型训练的损失函数：nn.CrossEntropyLoss和nn.TripletMarginLoss。它们在对比学习和分类任务中各自扮演不同的角色。接下来是对这两种损失函数的详细介绍。

大多_C·2024-09-09 14:55

网络安全最新网络安全-SSRF漏洞原理、攻击与防御(1)，2024年最新网络安全程序员架构之路该如何继续学习

（非常重要）2、渗透测试基础（一周）①渗透测试的流程、分类、标准②信息收集技术：主动/被动信息搜集、Nmap工具、GoogleHacking③漏洞扫描、漏洞利用、原理，利用方法、工具（MSF

2401_84265972·2024-09-09 13:54

华为云Flexus云服务器X实例与AI技术融合的实践探索

本文将深入探讨华为云Flexus云服务器X实例与AI技术的融合应用，通过实际案例展示如何在微信公众号中集成百度文心大模型，实现智能对话功能，并附上详细

我的运维人生·2024-09-09 13:21

基于深度学习的结构优化与生成

该技术通过使用深度学习模型分析和优化结构形状、材料分布、拓扑结构等因素，旨在提高结构性能、减少材料浪费、降低成本、并加快设计流程。

SEU-WYL·2024-09-09 13:51

深度学习回归任务训练代码模版

深度学习回归任务训练代码模版文章目录深度学习回归任务训练代码模版参数设置功能函数数据加载自定义数据集加载类特征选择（可选）数据读取定义模型训练模型训练迭代＋验证迭代使用`tensorboard`输出模型训练过程和指标可视化

槐月初叁·2024-09-09 13:17

AI工具集盘点！2024年必备的AI软件都在这，一文全部拿下！

逐一体验对比不同AI工具的差异……这也是现如今许多人共同面对的问题，为了让大家更快地找到自己需要的AI工具，笔者花费了数天时间，从500+软件中精选出40款时下火热、行业主流的AI工具，并按照类别逐一进行了分类

m0_68282957·2024-09-09 12:47

扩散模型理论与公式推导——详细过程速览与理解加深

AbbeelP.Denoisingdiffusionprobabilisticmodels[J].Advancesinneuralinformationprocessingsystems,2020,33:6840-6851.[2]扩散模型

留尘铃·2024-09-09 12:45

每周五班会复盘

对通讯录的人分类。标注顶层人脉与顶层人脉链接。高质量的定制祝福。共同新鲜事，近况。不要刻意为之。人脉质量比数量重要牢记线下交流的作用性。私密聚会的重要性。

点雲淘·2024-09-09 12:12

云动态摘要 2024-06-20

cloudcheap·2024-09-09 12:44

澳大利亚提议为AI设立强制性保护措施

测试AI模型、保持人工监督以及赋予人们挑战AI自动决策的权利，这些都是澳大利亚政府提出的10项强制性防护措施之一，旨在最大程度地降低AI风险，并建立公众对这一技术的信任。

AI新智元·2024-09-09 12:12

完全离线调用微信 ocr.exe 使用 python 调用 WeChatOCR.exe 附代码

目前已有的应该都是需要依赖微信运行状态的，我这个独一份注意事项，不是直接复制WeChatOCR.exe就可以了，单独用它的话，需要微信运行的状态，但是我们要摆脱微信的依赖，所以需要先把微信的WeChatOCR.exe，OCR模型文件

点云-激光雷达-Slam-三维牙齿·2024-09-09 11:40

Java 入门指南：初识 JVM Java虚拟机（Java Virtual Machine）

RuntimeDataArea）执行引擎（ExecutionEngine）垃圾回收器（GarbageCollector）内存管理堆内存方法区垃圾回收机制性能调优总结引言Java虚拟机（JVM）是一种抽象计算模型

ZachOn1y·2024-09-09 11:10

UE5 半透明阴影快速解决方案

Step1：打开该选项Step2：将半透明材质给到模型后，设置光照的ShadowResolutionScale，越大，阴影的效果越好Step3：用这种方式去做，阴影会因为半透明的程度，降低阴影的浓度要做这种效果

远离UE4·2024-09-09 11:04

【RISC-V设计-12】- RISC-V处理器设计K0A之验证环境

【RISC-V设计-12】-RISC-V处理器设计K0A之验证环境文章目录【RISC-V设计-12】-RISC-V处理器设计K0A之验证环境1.简介2.验证顶层3.顶层代码4.模型结构4.1地址映射4.2

kearn.chen·2024-09-09 10:33

教学反思8：原子的构成

跟往年一样，从化学史实引入，从道尔顿的实心球体模型到汤姆生的葡萄干蛋糕模型再到卢瑟福的行星模型，而卢瑟福的行星模型是我们现在认识的原子结构。那卢瑟福是如何推翻汤姆生并提出新的原子模型呢？

向日葵_1f86·2024-09-09 09:34

Java领域驱动设计

核心概念与原则1.领域模型：对业务领域的抽象描述，包括实体（Entity）、值对象（ValueObject）、聚合（A

star.29·2024-09-09 09:58

HTML数据类型及其转换

1、数据类型数据类型是数据存储的类型2.分类：2.1.基本数据类型----存储的是具体的值数字型：number---整数、小数、NaN(不是一个数字)字符串型：string---用单引号或者双引号包裹起来的内容布尔型

zzzzzzzziu·2024-09-09 09:54

吐血整理 ChatGPT 3.5/4.0 新手使用手册~ 【2024.09.04 更新】

aiwisland·2024-09-09 09:53

Redis单线程模型详解

这里写目录标题Redis单线程模型简介文件事件常用的文件事件处理器客户端与Redis通信的一次流程Redis为什么采用单线程模型Redis为什么要引入多线程呢？

TABE_·2024-09-09 09:52

SpringMVC基础

以下是对SpringMVC的详细解析：SpringMVC的基本概念MVC模式：MVC是一种将应用程序分为三个核心部分（模型、视图、控制器）的软件设计模式。SpringMVC严

zzzzzzzziu·2024-09-09 08:49

瑞吉外卖——购物车（移动端）

数据模型需要操作shopping_cart表。代码开发前后端交互过程：点击加入购物车或者加号按钮，页面发送ajax请求，将菜品或套餐加入购物车。点击购物车按钮，页面发送ajax请

小杰不想秃头·2024-09-09 08:18

如何在Java中实现高效的分布式梯度下降算法

分布式梯度下降（DistributedGradientDescent）是一种常用于训练大规模机器学习模型的优化方法，特别是在处理大规模数据集时非常有效。

省赚客app开发者·2024-09-09 08:47

21-11-08这几个销售套路，可以被模仿

一.PMP赞美模型销售的开场白中需要大量的赞美“XXX看上去XXX”-亲爱的您看上去身材真好。“怎么做到的？”-亲爱的您看上去身材真好，您一般是怎么保养的呀？

_骨头·2024-09-09 08:19

高教社杯数模竞赛特辑论文篇-2016年D题：风电场运行状况分析及优化研究（附MATLAB代码实现）

目录摘要1问题的提出1.1问题背景1.2问题重述2问题的分析2.1预备知识2.2.问题的分析3模型的假设与符号说明3.1模型的假设3.2符号说明4模型的建立与求解4.1问题一的模型建立与求解4.1.1风能资源评估

格图素书·2024-09-09 07:13

强化学习（二）----- 马尔可夫决策过程MDP

1.马尔可夫模型的几类子模型大家应该还记得马尔科夫链(MarkovChain)，了解机器学习的也都知道隐马尔可夫模型(HiddenMarkovModel，HMM)。

Duckie-duckie·2024-09-09 06:37

Java高级编程—I/O流（包括字节输入流、字节输出流、字符输出流、字符输入流、缓冲流、序列化流、反序列化流等，详解附有代码＋案例）

文章目录二十七.I/O流27.1概述27.2分类27.3字节输出流27.3.1数据写入本地文件27.3.2换行、续写27.4字节输入流27.4.1读取数据到程序27.4.2循环读取27.4.3拷贝数据27.4.4

蔚一·2024-09-09 05:26

Spring MVC: 构建Web应用的强大框架

SpringMVC:构建现代Web应用的强大框架1.MVC设计模式简介MVC(Model-View-Controller)是一种广泛使用的软件设计模式,它将应用程序的逻辑分为三个相互关联的组件:Model(模型

ღ᭄ꦿ࿐Never say never꧂·2024-09-09 05:55

Python 异步编程介绍与代码示例

这种阻塞式的模型在某些场景下效率低下，因为代码在等待操作完成时无法执行其他任务。异步编程通过非阻塞I/O和协程（coroutine）来提高效率，使得程序在等待某些操作时

大霸王龙·2024-09-09 05:54

模具要不要建设3D打印中心

企业能够迅速将创意转化为实体模型，缩短产品从设计到市场的周期，抢占市场先机。强化定制化服务：面对市场日益增长的个性

看侃侃·2024-09-09 05:23

UNIX IPC方法的分类

和单进程程序一样，简单的就是最好的。在使用更复杂、更晚出现的技法前，应该通过实证所有出现更早的，更简单的技法都不管用了1、管道、重定向和过滤器管道是对"做单件事情并做好“的哲学理念的践行；约定：每个程序一开始（至少）有两个I/O数据流可用：从标准输入和标准输出（文件描述符数字分别为0和1）。许多程序都可以写作过滤器，从标准输入顺序读取数据，并且只向标准输出写数据。通常，这些数据流分别和用户键盘和显

常敲代码手不生·2024-09-09 04:22

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